Este documento trata sobre el aprendizaje por refuerzo. Explica que el aprendizaje por refuerzo involucra que un agente aprenda a tomar las acciones óptimas en diferentes estados para maximizar las recompensas recibidas del entorno. También describe los procesos de decisión de Markov y cómo estos proporcionan un marco matemático para el aprendizaje por refuerzo. Finalmente, define conceptos clave como estados, acciones, recompensas y transiciones de estado.